本文選題：故障診斷　切入點(diǎn)：核Fisher特征矢量　出處：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：輸電線路是整個(gè)電力系統(tǒng)的傳輸樞紐,承載著輸送電能的作用,要求必須具有高可靠性。然而,整個(gè)電力系統(tǒng)最容易發(fā)生故障的環(huán)節(jié)也是輸電線路,其發(fā)生故障的原因多種多樣,隨機(jī)性強(qiáng),而且包含很多非線性故障問(wèn)題,很難及時(shí)診斷出。如何保證輸電線路安全、高效、準(zhǔn)確地運(yùn)行,并且在故障發(fā)生時(shí)快速診斷,成為研究人員關(guān)注的重要問(wèn)題。目前,應(yīng)用單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,很難處理好這一非線性問(wèn)題。所以,本文介紹了一種新的研究方法,即將核Fisher判別法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的方法,既能最大程度的利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),又能夠高效的處理一些非線性故障信息。這一研究方案給工業(yè)生產(chǎn)和科研探索帶來(lái)極大的便利,具有很大的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文首先介紹分析了輸電線路上經(jīng)常發(fā)生的一些故障情況以及對(duì)應(yīng)的故障機(jī)理,然后選取合適的核函數(shù),輸入樣本信息和需要處理的數(shù)據(jù),借助非線性函數(shù)關(guān)系將其從自身的空間投射到高維空間里面。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步數(shù)據(jù)處理,獲得最優(yōu)的核Fisher特性向量解。最后,通過(guò)檢測(cè)參數(shù)確定表征故障的特征量,進(jìn)一步確定輸電線路中的故障類型。針對(duì)目前短路故障中信息處理時(shí)的復(fù)雜性,以及單一診斷方法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性差等問(wèn)題,構(gòu)建了基于KFDA的輸電線路故障診斷模型,最后在MATLAB上進(jìn)行基于核Fisher的輸電線路故障檢測(cè)仿真分析。本文采集大量的樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行對(duì)比分析后,證明了所設(shè)計(jì)的輸電線路診斷模型的可行性及準(zhǔn)確度。結(jié)果表明,本文所確定的基于核Fisher判別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法能很好的判別輸電線路故障短路類型,與預(yù)期的目標(biāo)基本相同。
[Abstract]:The transmission line is the transmission hub of the whole power system, which carries the function of transmitting electric energy and must have high reliability. However, the transmission line is also the most prone to failure of the whole power system. The causes of fault are various, randomness is strong, and many nonlinear fault problems are included. It is very difficult to diagnose in time. How to ensure the transmission line to operate safely, efficiently and accurately, and to diagnose quickly when the fault occurs. At present, it is very difficult to deal with this nonlinear problem by using a single artificial neural network algorithm. Therefore, a new research method is introduced in this paper. The combination of kernel Fisher discriminant method and artificial neural network can make maximum use of the advantages of artificial neural network. It can also deal with some nonlinear fault information efficiently. This research program brings great convenience to industrial production and scientific research. It is of great practical value and practical significance. This paper first introduces and analyzes some faults often occurring on transmission lines and the corresponding fault mechanism, then selects the appropriate kernel function, inputs the sample information and the data to be processed. With the help of nonlinear function relation, it is projected from its own space to high dimensional space. After further data processing, the optimal solution of kernel Fisher characteristic vector is obtained. Finally, the characteristic quantity of fault is determined by detecting parameters. In view of the complexity of information processing in the current short-circuit fault and the poor real-time and accuracy of the single diagnosis method, the fault diagnosis model of transmission line based on KFDA is constructed. Finally, the simulation analysis of transmission line fault detection based on core Fisher is carried out on MATLAB. After collecting a large number of sample data, the feasibility and accuracy of the designed transmission line diagnosis model are proved. The kernel Fisher discriminant and neural network fault diagnosis method based on this paper can distinguish the fault short circuit type of transmission line very well, which is basically the same as the expected target.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM755

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本文編號(hào)：1627673